Graphiti MCP Server

Graphiti MCP服务器🧠

](https://www.python.org/downloads/release/python-3100/)  ](https://www.docker.com/)

🌟 一个强大的AI代理知识图服务器，使用Neo4j构建，并与模型上下文协议（MCP）集成。

🚀 特性

• 🔄 基于Neo4j的动态知识图管理
• 🤖 与OpenAI模型无缝集成
• 🔌 MCP（模型上下文协议）支持
• 🐳 Docker就绪部署
• 🎯 自定义实体提取功能
• 🔍 高级语义搜索功能

🛠️ 安装

先决条件

• Docker和Docker Compose
• Python 3.10或更高版本
• OpenAI API密钥
• 最低4GB RAM（建议8GB）
• 2GB可用磁盘空间

快速开始🚀

1. 克隆存储库：

git clone https://github.com/gifflet/graphiti-mcp-server.git
cd graphiti-mcp-server

1. 设置环境变量：

cp .env.sample .env

1. 编辑 .env 根据您的配置：

# Required for LLM operations
OPENAI_API_KEY=your_openai_api_key_here
MODEL_NAME=gpt-4.1-mini

# Optional: Custom OpenAI endpoint (e.g., for proxies)
# OPENAI_BASE_URL=https://api.openai.com/v1

# Neo4j Configuration (defaults work with Docker)
NEO4J_URI=bolt://neo4j:7687
NEO4J_USER=neo4j
NEO4J_PASSWORD=demodemo

1. 启动服务：

docker compose up -d

1. 验证安装：

# Check if services are running
docker compose ps

# Check logs
docker compose logs graphiti-mcp

备选方案：环境变量

您可以直接使用环境变量运行：

OPENAI_API_KEY=your_key MODEL_NAME=gpt-4.1-mini docker compose up

🔧 配置

服务端口🌐

环境变量🔧

OpenAI配置

Neo4j配置

服务器配置

Azure OpenAI配置（可选）

对于Azure OpenAI部署，请使用这些环境变量，而不是标准的OpenAI配置：

\*使用Azure OpenAI时需要

笔记：

• OPENAI_BASE_URL 由OpenAI Python SDK直接使用，可用于代理配置或自定义端点
• SEMAPHORE_LIMIT 控制并发LLM API调用-如果遇到速率限制，则降低，如果吞吐量更高，则增加
• Azure配置是标准OpenAI的替代方案-不要混合使用这两种配置

Neo4j设置🗄️

Neo4j的默认配置：

• 用户名： neo4j
• 密码： demodemo
• URI： bolt://neo4j:7687 （Docker网络内）
• 针对开发进行了优化的内存设置

Docker环境变量🐳

您可以直接使用环境变量运行：

OPENAI_API_KEY=your_key MODEL_NAME=gpt-4.1-mini docker compose up

对于Azure OpenAI：

AZURE_OPENAI_ENDPOINT=https://your-resource.openai.azure.com \
AZURE_OPENAI_API_VERSION=2024-02-01 \
AZURE_OPENAI_DEPLOYMENT_NAME=your-deployment \
OPENAI_API_KEY=your_key \
docker compose up

🔌 整合

游标IDE集成🖥️

1. 配置光标MCP设置：

{
  "mcpServers": {
    "Graphiti": {
      "command": "uv",
      "args": ["run", "graphiti_mcp_server.py"],
      "env": {
        "OPENAI_API_KEY": "your_key_here"
      }
    }
  }
}

1. 对于基于Docker的设置：

{
  "mcpServers": {
    "Graphiti": {
      "url": "http://localhost:8000/sse"
    }
  }
}

1. 将Graphici规则添加到Cursor的用户规则中 （参见 graphiti_cursor_rules.mdc)
2. 在Cursor中启动代理会话

其他MCP客户端

服务器支持标准MCP传输：

• SSE（服务器发送事件）： http://localhost:8000/sse
• Websocket： ws://localhost:8000/ws
• 音乐节目 ： 直接过程沟通

💻 发展

地方发展设置

1. 安装依赖项：

# Using uv (recommended)
curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh
uv sync

# Or using pip
pip install -r requirements.txt

1. 在本地启动Neo4j：

docker run -d \
  --name neo4j-dev \
  -p 7474:7474 -p 7687:7687 \
  -e NEO4J_AUTH=neo4j/demodemo \
  neo4j:5.26.0

1. 运行服务器：

# Set environment variables
export OPENAI_API_KEY=your_key
export NEO4J_URI=bolt://localhost:7687

# Run with stdio transport
uv run graphiti_mcp_server.py

# Or with SSE transport
uv run graphiti_mcp_server.py --transport sse --use-custom-entities

测试

# Run basic connectivity test
curl http://localhost:8000/health

# Test MCP endpoint
curl http://localhost:8000/sse

🔍 故障排除

常见问题

🐳 Docker问题

# Clean up and restart
docker compose down -v
docker compose up --build

# Check disk space
docker system df

日志和调试

# View all logs
docker compose logs -f

# View specific service logs
docker compose logs -f graphiti-mcp
docker compose logs -f neo4j

# Enable debug logging
docker compose up -e LOG_LEVEL=DEBUG

性能问题

• 内存： 增加Neo4j堆大小 docker-compose.yml
• 储存： 监控Neo4j数据量使用情况
• 网络： 检查防火墙阻止端口7474、7687、8000

🏗️ 建筑

┌─────────────────┐    ┌──────────────────┐    ┌─────────────────┐
│   MCP Client    │    │  Graphiti MCP    │    │     Neo4j       │
│   (Cursor)      │◄──►│     Server       │◄──►│   Database      │
│                 │    │   (Port 8000)    │    │  (Port 7687)    │
└─────────────────┘    └──────────────────┘    └─────────────────┘
                                │
                                ▼
                       ┌──────────────────┐
                       │   OpenAI API     │
                       │   (LLM Client)   │
                       └──────────────────┘

组件

• Neo4j数据库： 图形存储和查询
• Graphiti MCP服务器： API层和LLM操作
• OpenAI集成： 实体提取和语义处理
• MCP协议： 标准化的AI代理通信

🤝 贡献

欢迎投稿！请随时提交拉取请求。

📝 许可证

此项目根据MIT许可证获得许可-请参阅 许可证 文件以获取详细信息。

🙏 致谢

• Neo4j 令人惊叹的图形数据库团队
• 开放人工智能 因为他们强大的LLM模型
• MCP社区 对于协议规范
• Graphiti核心 知识图谱框架

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